数据挖掘都干了些什么？.PPT

第一部分：数据挖掘的原由 国民经济和社会的信息化 社会信息化后，社会的运转是软件的运转 因此政府提出 “信息化”和“发展软件产业” 数据挖掘与统计的不同特征 它们的任务不一样 统计是具有结构化的决策任务 数据挖掘是非结构化决策任务 它们对以前知识的依赖程度不一样 统计工作依赖以前的统计知识 数据挖掘是创新性的工作 “数据挖掘”的其它术语 知识发现 （knowledge discovery） 数据库中知识挖掘（knowledge mining from database） 知识提取（knowledge extraction） 商业智能BI（Business Intelligence） 数据/模式分析（data/pattern analysis） 数据考古（data archaeology） 数据捕捞（data dredging） 数据库中知识发现（KDD，knowledge discovery in database） 数据挖掘和KDD关系 不同文章作者对数据挖掘和KDD之间的差异往往有不同的理解。 有人将数据挖掘等同于KDD 有人认为数据挖掘是KDD过程中的一部分 商业、商务（business）的具体含义 商业等词的含义并不是仅指传统的零售业和服务业，而是包含企业运作的各种业务（business）。 什么是商业智能（BI） 商业智能是在合适的时间向相应的用户提供正确的信息，并转化为知识的应用。 Business intelligence is not business as usual. It’s about making better decisions easier and making them more quickly. Business intelligence means using your data assets to make better business decisions. It is about access, analysis, and uncovering new opportunities. Source: IBM Business Intelligence Web Page 数据挖掘和商业智能的关系 商业智能，将数据挖掘技术等应用于Business，但偏重于OLAP。 商业智能是数据挖掘技术的最主要的体现。 Much more than a combination of data and technology, BI helps you to create knowledge from a world of information. Get the right data, discover its power, and share the value, BI transforms information into knowledge. Business Intelligence is the application of putting the right information into the hands of the right user at the right time to support the decision-making process. 商业智能的作用 商业决策中合理地组织数据将产生竞争优势 最新的调查表明，企业中93%的数据在商业决策处理中未用到。 数据库—数据的坟摹 商业智能帮助更快更好地决策 每2-3年数据翻一倍 数据挖掘的基础 数据挖掘是一个多学科交叉领域 数据库技术 人工智能 机器学习 神经网络 统计学 模式识别 知识库系统 知识获取 信息提取 高性能计算 数据可视化 大 纲 数据挖掘的原由 什么是数据挖掘 SPSS公司CRISP（数据挖掘流程） .数据大与信息少的矛盾 数据挖掘 数据库越来越大 有价值的知识 可怕的数据 数据爆炸，知识贫乏 数据 知识 决策 模式 趋势 事实 关系 模型 关联规则 序列 目标市场 资金分配 贸易选择 在哪儿做广告 销售的地理位置 金融 经济 政府 POS. 人口统计 生命周期 第二部分：什么是数据挖掘？ 数据挖掘都干了些什么？ 英国电信需要发布一种新的产品，需要通过直邮的方式向客户推荐这种产品。。。。。。 使直邮的回应率提高了100％ 数据挖掘都干了些什么？ GUS日用品零售商店需要准确的预测未来的商品销售量，降低库存成本。。。。。。 通过数据挖掘的方法使库存成本比原来减少了3.8% 数据挖掘都干了些什么？ 汇丰银行需要对不断增长的客户群进行分类，对每种产品找出最有价值的客户。。。。。。 营销费用减少了30％ 数据挖掘都干了些什么？ 美国国防财务部需要从每年上百万比的军